陶瓷“智造升級”，AI煉出千小時不衰新材料｜“AI＋製造”撞出創新火花-文化-漫步新聞-陪你看看

智能製陶設備。

製陶如燒菜。從原材料到成品，要經歷調配、球磨、壓片、燒結等數十道工藝，各種原料的配比、球磨的精度、燒結的溫度都影響着最後的成品性狀。過去，即便是研發陶瓷關鍵材料的“國家隊”出手，每革新一代，也需要約15年時間。

日前，中國科學院上海硅酸鹽研究所副研究員冉念基於材料智能創制系統，僅用40次自動化實驗，就找到了原本需要做1萬次嘗試才能獲得的最佳原料配比和工藝，實現99.6%的效率提升，且該材料穩定性極強，測試1000多小時性能都不衰減。兩年前，硅酸鹽所開始佈局陶瓷研製智能化，介質陶瓷、壓電陶瓷、無機塑形陶瓷等課題組紛紛響應，構建自己的AI實驗室，如今已初見成效。

“‘AI+製造’的窗口期就在這三五年。”上海硅酸鹽研究所研究員周志勇說。硅酸鹽所的優勢，就是長期積累的超20萬條材料科學數據、1000萬篇文獻數據、150萬個專利數據，藉助大模型的“飛輪效應”，佔得AI時代的先機。

讓“鍋碗瓢盆”產出“超級數據”

“燒了20年‘菜’，現在做AI升級，真是不小的挑戰。”周志勇說。他口中的“菜”就是高溫壓電陶瓷，能在500℃以上環境中保持高穩定性，因此，被廣泛用於航空發動機、火箭發動機的結構健康監測。

高溫壓電陶瓷

做這樣一片指甲蓋大小的壓電陶瓷，要經歷20多個步驟，每一處工藝的改變都有可能影響最後的性能，但所有與之相關的論文中，80%以上是做配方研究的，與工藝相關的少之又少。

沒有可以拿來的數據，只能用“笨辦法”——自己搭建智能實驗室。一開始，周志勇面對的是來自不同廠商、不同接口的儀器，即他口中的“鍋碗瓢盆”，他給每臺設備貼二維碼，做實驗之前“掃一掃”，將數據輸進去。“首先是要把數據撈出來。”他說。

改進製陶工藝

周志勇團隊一邊用“萬國牌”設備“撈”數據，一邊與某國產設備公司聯繫，在經過兩年多時間的反覆探討和細節打磨後，統一接口的工藝和測試設備終於完成改造，將入駐新闢的2.0自動實驗室。他透露，未來升級後的實驗室裏，所有操作可全部由機器人完成，每臺設備之間都可以通信，會自動記錄所有實驗關鍵數據，數據自動採集、自動上傳，採集速度是現在的百倍。

智能體會“發號施令”也會“細心指導”

經過兩年多自主研發，冉念所在的劉建軍研究員團隊的AI實驗室已運行起來。這個70多平方米的整潔空間內擺放着17臺自動化設備，可實現功能陶瓷、能源材料等的製備與表徵，一臺機器人與所有設備對接，只需終端智能體下達一個命令，機器人就能完成全部步驟。

AI實驗室與以往自動化實驗室的不同在於，作爲實驗室“管家”的智能體具有自主性。“比如，在上料工位，機器人掃描配料表後，配方比例和下料重量都是它自己判斷的，精度可達0.1毫克。”冉念說。

智能體的背後，“站”着硅酸鹽所的材料大模型MatMind，它基於研究所長期積累的超20萬條材料科學數據、1000萬篇文獻數據、150萬個專利數據訓練而來。“原本研發新材料如同大海撈針，即便試驗成千上萬次也不一定能找到全局最優點，但現在每進行一步後，智能體都會給出建議，再結合人的經驗，研發效率大大提高。”冉念說。

除了“先人一步”找到全局最優解外，AI還有望促進理論創新。中國科學院上海硅酸鹽研究所研究員、陶瓷材料智能化研究部副主任劉建軍表示，跨尺度建模、多尺度結構的構效關係等是材料基礎理論的“百年難題”，誰能解開它，誰就能取得顛覆式突破。

抓住未來5年“AI+製造”關鍵升級期

“今年年底之前，我們一定要把2.0實驗室裝備調試完畢，讓硬件設備先跑起來。”周志勇說。之所以分秒必爭，是因爲在他看來，這一輪留給製造業“AI+”升級的窗口期並不長。

當前市場上已有成熟的機器人工作站，可實現粉末稱重、精準加量、液體攪拌等一系列工作，爲何硅酸鹽所還要自己打造AI實驗室？答案在兩個字——固體。陶瓷由固體粉末燒製而成，而固體實驗相較於液體實驗的難度提升10倍不止。就拿混合均勻來說，液體只需震動攪拌即可，而研磨固體的球磨法，需要在固體中加入球磨珠，分離和掛料很難。不是真正從事這一研究的人，根本無法做出匹配固相實驗的設備。